KR102516173B1 - 전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 Download PDF

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Abstract

전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템은, 영상에서 움직임 영역을 검출하는 움직임 검출부 및 상기 움직임 영역의 주변 영역의 색상과 상기 움직임 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출하는 색상 추출부를 포함한다.

Description

전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체{System, Method for Extracting Color of Foreground and Computer Readable Record Medium Thereof}
본 발명은 전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 부정확하게 추출된 전경으로부터 전경의 정확한 색상을 추출할 수 있는 전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
색상 추출 및 색상 분류는 영상 내에서 물체가 표현하고 있는 색상 정보를 추출하고 분류하는 기술로서, 영상 분석 분야 및 비디오 감시를 목적으로 하는 비디오 검색, 물체 검색, 물체 추적 등의 기술 분야에서 널리 활용되고 있다.
종래 비디오 영상에서의 색상 추출 기술은 움직임 검출(Motion Detection) 기술을 이용해 움직이는 물체의 전경 실루엣(Foreground Mask)를 계산한 후, 해당 전경 실루엣 영역 내에서 비중이 가장 큰 색상을 추출해 물체의 대표 색상으로 표시할 수 있다.
종래의 방법은 색상 추출 과정에서 사용되는 전경 실루엣의 정확성에 크게 영향을 받게 되는데, 알고리즘의 특성상 전경 실루엣이 실제 움직이는 물체와 일치하지 않는 경우가 많다.
대부분의 알고리즘의 경우 계산된 전경 실루엣이 실제 물체 영역보다 크게 나오도록 설정하게 되는데, 이런 경우 전경 실루엣에 배경 픽셀이 포함되게 된다.
도 1a 및 도 1b는 종래의 방법을 이용한 전경 검출 결과를 예시적으로 나타낸다. 도 1b를 참조하면, 쇄선으로 표시된 실루엣 영역이 종래의 알고리즘으로 계산된 전경 실루엣 영역에 해당하고, 전경 실루엣 영역 내의 색상에서 비중이 높은 대표 색상은 도 1a의 영상에서 사람이 걷고 있는 계단의 색상인 그레이(Gray)로 추출된다.
실제 실측 자료(Ground Truth)의 색상은 사람이 인지하고자 하는 군복의 색상(녹색)인데, 전혀 다른 색상이 검출되어 추후 비디오 검색 사용시에 부정확한 결과를 가져올 수 있다.
본 발명은 전경 영역이 부정확하게 검출되는 경우에도 전경의 색상을 정확하게 추출할 수 있는 전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템은, 영상에서 움직임 영역을 검출하는 움직임 검출부 및 상기 움직임 영역의 주변 영역의 색상과 상기 움직임 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출하는 색상 추출부를 포함한다.
또한, 상기 색상 추출부는 상기 주변 영역의 색상 히스토그램(Color Histogram) 및 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하고, 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램과 상기 주변 영역의 색상 히스토그램의 차이를 이용하여 상기 전경의 색상 히스토그램을 획득하고, 획득한 상기 전경의 색상 히스토그램으로부터 상기 전경의 색상을 추출할 수 있다.
또한, 상기 움직임 영역은 상기 전경에 대응하는 제1 영역 및 상기 제1 영역 외의 제2 영역을 포함할 수 있으며, 상기 색상 추출부는 상기 제1 영역의 색상을 추출할 수 있다.
또한, 상기 색상 추출부에서 추출된 색상을 상기 전경의 테두리에 표시하는 색상 표시부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 주변 영역은 상기 움직임 영역을 포함하는 프레임(frame)에서 상기 움직임 영역을 제외한 영역일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 전경의 색상을 추출하는 장치가 영상에서 움직임 영역을 검출하는 단계 및 상기 장치가 상기 움직임 영역의 주변 영역의 색상과 상기 움직임 영역의 색상을 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 장치가 상기 주변 영역의 색상 히스토그램(Color Histogram) 및 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 색상을 추출하는 단계는, 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램과 상기 배경의 색상 히스토그램의 차이를 이용하여 상기 전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계 및 획득한 상기 전경의 색상 히스토그램으로부터 상기 전경의 색상을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 움직임 영역은 전경에 대응하는 제1 영역 및 상기 제1 영역 외의 제2 영역을 포함할 수 있으며, 상기 색상을 추출하는 단계에서는, 상기 제1 영역의 색상을 추출할 수 있다.
또한, 상기 색상을 추출하는 단계에서 추출된 색상을 상기 전경의 테두리에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 주변 영역은 상기 움직임 영역을 포함하는 프레임(frame)에서 상기 움직임 영역을 제외한 영역일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 제공될 수 있다.
본 발명은 전경 영역이 부정확하게 검출되는 경우에도 전경의 색상을 정확하게 추출할 수 있는 전경의 색상 추출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1a 및 도 1b는 종래의 방법을 이용한 전경 검출 결과를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 하나의 영상 프레임(frame) 내에서 전경, 주변 영역 및 움직임 영역의 관계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 색상 추출 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따라 전경의 색상을 표시하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 또한, 본 명세서 및 도면에 있어서, 실질적으로 동일한 구성을 갖는 구성 요소에 대해서는, 동일한 부호를 사용함으로써 중복 설명을 생략한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은, 움직임 검출부(110) 및 색상 추출부(120)를 포함한다.
움직임 검출부(110)는 영상에서 움직임 영역을 검출한다. 상기 영상은 영상을 촬영할 수 있는 어떠한 촬상 장치를 통해서도 획득 가능하며, 일반적으로 배경과 전경을 포함할 수 있다. 상기 움직임 영역은 상기 영상에 포함되는 전경에 해당하는 영역일 수 있으며, 움직임 검출(Motion Detection) 기법을 이용하여 검출될 수 있다.
경계선을 접하는 두 영역이 한 장면에서 지각의 대상이 되는 부분을 전경(foreground)이라 하고, 그 외의 나머지를 배경(background)이라 한다. 흔히, 전경이 앞에 있고 배경은 뒤에 있는 것처럼 보이기 때문에 전경과 배경이라는 용어가 사용되나 언제나 그런 것은 아니다. 전경과 배경의 경계선은 전경에 부속된 것처럼 보이고, 전경은 배경에 비해 잘 정의된 형태로 보인다. 그리고, 전경은 배경에 비해 더 밝게 보인다.
앞서 설명한 도 1b에서, 전경은 사람에 해당하고, 배경은 도 1b의 프레임(frame) 또는 이미지(image)에서 상기 전경을 제외한 영역에 해당한다.
본 발명에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은, 전경의 색상을 정확하게 추출하는 것을 목적으로 하며, 전경에 해당하는 영역이 정확하게 검출되지 않는 경우에도 이러한 목적을 달성할 수 있다.
움직임 검출 기법은 어떠한 물체의 주변 환경에 대한 위치의 변화를 검출하는 과정 또는 어떠한 물체에 대한 주변 환경의 변화를 검출하는 기법으로 정의 가능하며, 움직임은 기계적(mechanical) 또는 전기적(electronic)인 방법을 통해 검출될 수 있다.
기계적인 방법을 이용하는 움직임 검출로는 대표적으로 키보드를 예로들 수 있다. 키보드에 포함되는 복수의 키는 서로 다른 위치 값을 갖게 되며, 외부로부터 특정 키가 일정 크기 이상의 압력을 받게 되면, 해당 키는 턴-온(turn-on)되고, 턴-온 된 키의 위치에 해당하는 문자 또는 숫자가 입력된다.
전기적인 방법을 이용하는 움직임 검출로는 대표적으로 광학적인 검출과 음향적인 검출을 예로들 수 있다. 광학적인 검출 방법은 적외선 광 또는 레이저 기술을 이용하여 물체의 움직임을 검출할 수 있다.
촬상 장치(예: 카메라)를 이용하는 단순한 움직임 검출 알고리즘은, 기준 이미지(reference image)와 현재 이미지를 비교하여 데이터 값이 다른 픽셀의 개수를 카운트하는 것이다. 현재 이미지에 포함되는 픽셀 중에서 기준 이미지와 다른 데이터 값을 갖는 픽셀은 움직임이 발생한 것으로 보고, 이러한 픽셀들의 집합을 움직임 영역으로 판단할 수 있다.
이상 설명한 방법들 이외에도 다양한 방법을 이용하여 움직임을 검출할 수 있으나, 이러한 방법들을 이용하여 검출되는 움직임은 정확도가 떨어지는 경우가 많다.
영상에서 전경의 색상을 추출하기 위해서는 영상에서 전경에 해당하는 영역을 정확하게 검출하는 과정이 선행되어야 하며, 추출되는 전경의 색상의 정확도는 사용되는 움직임 검출 기법의 정확도에 크게 영향을 받을 수 밖에 없다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은, 움직임 검출 기법을 통해 획득되는 상기 움직임 영역 색상과 주변 영역의 색상의 차이를 이용한다.
도 1b에서 쇄선으로 표시된 영역은 상기 움직임 영역에 해당하고, 상기 움직임 영역을 제외한 나머지 영역은 상기 주변 영역에 해당한다. 즉, 전경을 포함하는 영상에서 움직임 영역이 검출되고, 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역을 포함한다. 그리고, 상기 전경을 포함하는 영상에서 상기 움직임 영역을 제외한 영역은 상기 주변 영역에 해당하고, 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은 상기 실제 전경의 색상을 추출하는 것을 목적으로 한다.
색상 추출부(120)는 상기 움직임 영역의 색상과 상기 주변 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출한다. 상기 움직임 영역을 검출하기 위한 기법의 정확도가 떨어지는 경우, 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역과 배경에 해당하는 영역을 포함하게 되며, 따라서 상기 움직임 영역에서 실제 전경에 해당하는 영역을 제외한 상기 주변 영역의 색상은 상기 전경의 색상보다는 배경의 색상과 유사할 수 있다.
이러한 점을 고려하여, 색상 추출부(120)는 상기 움직임 영역의 색상에서 상기 배경의 색상에 해당하는 색상을 제거함으로써 상기 전경의 색상을 추출할 수 있다. 이에 따라, 상기 전경의 색상 추출 시스템(100)은 상기 움직임 영역이 부정확하게 검출되는 경우에도, 상기 전경의 색상을 정확하게 추출할 수 있다.
한편, 상기 움직임 영역의 색상에서 배경에 해당하는 색상을 제거하기 위해서는 배경의 색상 정보가 필요한데, 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은 배경의 색상 정보가 존재하지 않는 경우에 전경의 색상을 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 색상 추출부(120)는 상기 움직임 영역에 해당하는 색상에서 상기 주변 영역의 색상에 해당하는 색상을 제거할 수 있다. 상기 움직임 영역 중 상기 전경을 제외한 영역의 색상과 상기 주변 영역의 색상은 동일하지는 않지만, 상기 주변 영역의 색상은 상기 전경의 색상보다는 상기 움직임 영역에서 상기 전경을 제외한 나머지 영역의 색상과 유사할 확률이 높기 때문이다.
즉, 배경의 색상 정보가 존재하지 않는 상황에서 본 발명의 목적에 따라 상기 움직임 영역의 색상에서 배경의 색상에 대응하는 색상을 제거하기 위해서, 상기 배경의 색상과 유사할 것으로 예상되는 상기 주변 영역의 색상을 이용하는 것으로 이해할 수 있다.
도 3은 하나의 영상 프레임(frame) 내에서 전경, 주변 영역 및 움직임 영역의 관계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
본 발명에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)에서 추출하고자 하는 색상은 전경의 색상이며, 도 3을 참조하면, 이때 상기 전경은 사람의 하체에 해당한다.
상기 전경의 색상을 추출하기 위해서 영상으로부터 상기 전경에 해당하는 영역을 분리하는 과정이 먼저 이루어질 수 있으며, 이 과정에서 검출되는 영역은 도 3에서 쇄선으로 표시되는 움직임 영역에 해당한다. 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역과 일치되어 검출될 수도 있으나, 부정확한 영역이 검출되는 경우에는 실제 전경에 해당하는 색상을 정확하게 추출하지 못하는 문제가 발생할 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은, 배경에 해당하는 영역을 포함하는 상기 움직임 영역의 색상을 추출하고, 여기서 상기 배경에 해당하는 영역의 색상을 제거함으로써 실제 전경에 해당하는 영역의 색상을 추출한다.
한편, 상기 움직임 영역은 상기 전경에 대응하는 제1 영역 및 상기 제1 영역 외의 제2 영역을 포함할 수 있다. 즉, 상기 제1 영역은 상기 전경에 해당하며, 상기 제2 영역은 배경에 해당한다. 도 2의 움직임 검출부(110)에서 검출되는 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역, 즉 상기 제1 영역을 정확하게 검출하는 것을 목적으로 하지만, 움직임 검출 과정에서 발생할 수 있는 오차로 인하여 실제 전경에 해당하는 상기 제1 영역 이외에 상기 제2 영역이 상기 움직임 영역에 포함될 수 있다. 상기 제2 영역은 실제로는 배경에 해당하는 영역으로, 움직임 검출의 정확도가 떨어질수록 상기 제2 영역은 더 넓게 검출될 수 있다.
한편, 실제 전경에 해당하는 상기 제1 영역의 색상을 추출하기 위해서는 상기 움직임 영역의 색상에서 배경에 해당하는 상기 제2 영역의 색상을 제거하는 과정이 필요하며, 이를 수학식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure 112015091704135-pat00001
여기서, C_TF는 상기 제1 영역의 색상, C_MD는 상기 움직임 영역의 색상, C_FF는 상기 제2 영역의 색상을 의미한다.
그리고, 상기 제2 영역은 배경에 해당하는 영역이므로, 상기 제2 영역의 색상은 다음과 같이 표현 가능하다.
Figure 112015091704135-pat00002
여기서, C_BM은 배경의 색상을 의미한다.
한편, 수학식 1에 수학식 2를 대입하면, 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015091704135-pat00003
한편, 상기 제2 영역에 대응하는 배경의 색상은 상기 영상으로부터 획득할 수 없기 때문에, 상기 배경의 색상 대신 사용할 수 있는 정보가 필요하다. 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 시스템(100)은 주변 영역의 색상 정보를 이용한다. 따라서, 수학식 3은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015091704135-pat00004
여기서, C_SR은 상기 주변 영역의 색상을 의미한다.
실제로 C_BM = C_SR의 관계가 성립하지는 않지만, 일반적인 2차원 영상에서 전경에 근접한 배경 픽셀의 색상 정보와 다소 멀리 있는 배경 픽셀의 색상 정보는 유사한 색상이 많다. 즉, 2차원 영상 내 전경 주변의 배경 픽셀의 색상 분포는 상기 전경으로부터의 거리 차이에도 불구하고 비슷한 경우가 많은 것으로 이해할 수 있다. 따라서, C_BM ≒ C_SR 와 같은 가정을 할 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 색상 추출부(120)는 상기 움직임 영역의 색상과 상기 주변 영역의 색상을 추출하고, 상기 움직임 영역의 색상 중 상기 주변 영역의 색상에 해당하는 색상을 제거함으로써 상기 전경의 색상을 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전경 색상 추출 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4에 도시되는 전경의 색상 검출 과정은, 도 2 및 도 3을 참조로 하여 설명한 색상 추출부(120)에서 수행되는 것으로 이해할 수 있다. 도 4를 참조하면, 색상 추출부(120)는 움직임 영역의 색상 히스토그램(Color Histogram)과 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성한다.
색상 히스토그램은 영상 안에서 픽셀(pixel)들에 대한 명암 값의 분포를 나타낸다. 도 4에 도시되는 색상 히스토그램에서 가로축은 계조 값(gray level)에 따른 색상의 종류를 나타내고, 세로축은 각각의 색상의 빈도 수를 나타낸다.
예를 들어, 도 4의 색상 히스토그램의 가로축에서 가장 오른쪽에 위치하는 색상은 블랙(black)에 해당하며, 이는 이는 n-bit RGB 색 좌표에서 (0, 0, 0)의 값을 갖는다. 그리고, 상기 색상 히스토그램의 가로축에서 오른쪽에서 세 번째에 위치하는 색상은 화이트(white)에 해당하며, 이는 n-bit RGB 색 좌표에서 (2n-1, 2n-1, 2n-1)의 값을 갖는다.
일반적인 색상 히스토그램에서 색상의 종류가 반드시 위와 같이 표현되는 것은 아니며, 또 다른 예로써, 색상 히스토그램의 가로축은 원점부터 가장 마지막 색상까지 각각 (0, 0, 0)부터 (2n-1, 2n-1, 2n-1)까지의 RGB 색 좌표 값을 가질 수 있다.
도 4를 참조하면, 도 4(a) 및 도 4(b)는 각각 상기 움직임 영역에 해당하는 색상 히스토그램과 상기 주변 영역에 해당하는 색상 히스토그램을 나타낸다. 그리고, 도 4(c)는 상기 전경의 색상 히스토그램을 나타낸다.
도 4에 도시되는 바와 같이, 상기 전경의 색상 히스토그램은 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램과 상기 주변 영역의 색상 히스토그램의 차이로부터 구해질 수 있다.
도 4를 예로써 설명하면, 도 4(a)의 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램에서 도 4(b)의 상기 주변 영역의 색상 히스토그램을 비교하여, 각각의 색상의 빈도 수의 차이를 계산하여 이를 상기 전경의 색상 히스토그램으로 생성할 수 있다.
이러한 방법으로 생성된 상기 전경의 색상 히스토그램에서 빈도 수가 가장 높은 색상은 상기 전경의 대표 색상으로 결정될 수 있다. 도 4(c)에서 빈도 수가 가장 높은 색상은 녹색이고, 따라서 녹색이 상기 전경의 대표 색상으로 결정되고, 상기 전경의 색상으로 추출될 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 시스템(200)은 움직임 검출부(210), 색상 추출부(220) 및 색상 표시부(230)를 포함한다. 상기 움직임 검출부(210) 및 색상 추출부(220)는 도 2를 참조로 하여 설명한 움직임 검출부(110) 및 색상 추출부(120)와 실질적으로 동일하므로, 중복되는 내용에 한하여 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
색상 표시부(230)는 색상 추출부(220)에서 추출된 색상을 해당 전경의 테두리에 표시한다. 도 4의 예시에서, 전경의 대표 색상이 녹색(green)으로 검출되면, 색상 표시부(230)는 상기 전경의 테두리에 녹색을 표시할 수 있다. 즉, 색상 표시부(230)는 촬상 장치로부터 제공되는 영상에 포함되는 전경의 테두리에 상기 전경의 대표 색상을 표시할 수 있다.
또는, 색상 표시부(240)는 영상 신호를 수신하고, 수신한 영상 신호에 대응하는 영상을 표시할 수 있는 표시 장치에 상기 전경의 색상을 표시할 수 있다. 이때, 상기 표시 장치를 통해 표시되는 전경의 색상은, 상기 전경의 색상을 문자로 표시하거나, 동일한 색상을 표시하는 것이 가능하다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따라 전경의 색상을 표시하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조로 하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 일 실시에에 따른 전경의 색상 추출 시스템(200)은 색상 추출부(220)에서 추출된 전경의 색상을 색상 표시부(230)를 이용하여 표시할 수 있다.
도 6을 참조하면, 색상 표시부(230)는 전경을 포함하는 직사각(rectangular) 영역의 테두리에 상기 전경의 색상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 전경의 대표 색상이 녹색(green)으로 추출된 경우, 색상 표시부(230)는 상기 직사각 영역의 테두리를 녹색으로 표시할 수 있다. 마찬가지로, 전경의 색상이 파랑색(blue)으로 추출된 경우, 색상 표시부(230)는 상기 직사각 영역의 테두리를 파랑색으로 표시할 수 있다.
그러나, 도 6에 도시되는 화면은 전경의 색상을 표시하는 방법을 설명하기 위한 일 예에 불과하며, 본 발명이 반드시 이러한 직사각 영역의 테두리에 전경의 색상을 표시하는 것으로 한정되는 것은 아니다.
색상 표시부(230)는 추출된 전경의 색상을 해당하는 전경 주변에 문자로 표시할 수도 있다. 예를 들어, 전경의 색상을 표시하기 위한 테두리는 도 6에 도시되는 바와 같이 해당 전경을 포함하는 직사각형 영역의 테두리가 될 수도 있으나, 본 발명에 따른 움직임 검출부(110, 210)에서 검출되는 움직임 영역의 테두리에 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 표시할 수도 있다. 또한, 도 5를 참조로 하여 설명한 바와 같이, 추출된 전경의 색상을 해당 전경 주변에 문자로 표시하는 것도 가능하다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 움직임 영역 검출 단계(S110) 및 전경 색상 추출 단계(S120)를 포함한다. 움직임 영역 검출 단계(S110)에서는 전경의 색상을 추출하는 장치가 영상에서 움직임 영역을 검출한다.
본 발명에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 전경의 색상을 추출하는 장치를 통해 수행될 수 있으며, 상기 장치는 예컨대, 도 2 내지 도 6을 참조로 하여 설명한 바와 같은 전경의 색상 추출 시스템(100, 200)의 구성요소와 실질적으로 동일한 구성요소를 포함할 수 있다.
움직임 영역 검출 단계(S110)에서 검출되는 상기 움직임 영역은 상기 장치에서 촬영되거나, 상기 장치가 수신하는 영상에 포함되는 전경에 해당하는 영역일 수 있으며, 상기 영상은 영상을 촬영할 수 있는 어떠한 촬상 장치를 통해서도 획득 가능하며, 일반적으로 배경과 전경을 포함할 수 있다.
따라서, 상기 움직임 영역은 상기 영상에 포함되는 전경에 해당하는 영역일 수 있으며, 움직임 검출(Motion Detection) 기법을 이용하여 검출될 수 있다.
전경 색상 추출 단계(S120)에서는 상기 움직임 영역의 색상과 상기 움직임 영역의 주변 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출한다. 영상에서 전경의 색상을 추출하기 위해서는 영상에서 전경에 해당하는 영역을 정확하게 검출하는 과정이 선행되어야 하며, 추출되는 전경의 색상의 정확도는 사용되는 움직임 검출 기법의 정확도에 크게 영향을 받을 수 밖에 없다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 움직임 검출 기법을 통해 획득되는 상기 움직임 영역의 색상과, 상기 주변 영역의 색상 차이를 이용한다.
움직임 검출 기법의 정확도가 낮을수록 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역 이외의 다른 영역을 포함할 수 있으며, 실제 전경에 해당하는 영역을 제1 영역, 상기 움직임 영역 중 상기 제1 영역을 제외한 영역을 제2 영역이라 하면, 상기 제2 영역은 실제로는 배경에 해당하는 영역으로 볼 수 있다.
전경 색상 추출 단계(S120)에서는 상기 움직임 영역의 색상과 상기 주변 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출한다. 상기 움직임 영역을 검출하기 위한 기법의 정확도가 떨어지는 경우, 상기 움직임 영역은 실제 전경에 해당하는 영역과 배경에 해당하는 영역을 포함하게 되며, 따라서 상기 움직임 영역에서 실제 전경에 해당하는 영역을 제외한 상기 주변 영역의 색상은 상기 전경의 색상보다는 배경의 색상과 유사할 수 있다.
이러한 점을 고려하여, 전경 색상 추출 단계(S120)에서는 상기 움직임 영역의 색상에서 배경의 색상에 해당하는 색상을 제거함으로써 상기 전경의 색상을 추출할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법은 상기 움직임 영역이 부정확하게 검출되는 경우에도, 상기 전경의 색상을 정확하게 추출할 수 있다.
한편, 상기 움직임 영역의 색상에서 배경에 해당하는 색상을 제거하기 위해서는 배경의 색상 정보가 필요한데, 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 방법은 배경의 색상 정보가 존재하지 않는 경우에 전경의 색상을 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 전경 색상 추출 단계(S120)에서는 상기 움직임 영역에 해당하는 색상에서 상기 주변 영역의 색상에 해당하는 색상을 제거할 수 있다. 상기 움직임 영역 중 상기 전경을 제외한 상기 제2 영역의 색상과 상기 주변 영역의 색상은 동일하지는 않지만, 상기 주변 영역의 색상은 상기 전경의 색상보다는 상기 제2 영역의 색상과 유사할 확률이 높기 때문이다.
즉, 배경의 색상 정보가 존재하지 않는 상황에서 본 발명의 목적에 따라 상기 움직임 영역의 색상에서 배경의 색상에 대응하는 색상을 제거하기 위해서, 상기 배경의 색상과 유사할 것으로 예상되는 상기 주변 영역의 색상을 이용하는 것으로 이해할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 움직임 영역 검출 단계(S210), 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S220), 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S230), 전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계(S240) 및 전경 색상 추출 단계(S250)를 포함한다.
움직임 영역 검출 단계(S210)에서는 전경의 색상을 추출하는 장치가 영상에서 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역 검출 단계(S210)에서 검출되는 상기 움직임 영역은 상기 장치에서 촬영되거나, 상기 장치가 수신하는 영상에 포함되는 전경에 해당하는 영역일 수 있으며, 상기 영상은 영상을 촬영할 수 있는 어떠한 촬상 장치를 통해서도 획득 가능하며, 일반적으로 배경과 전경을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 움직임 영역은 상기 영상에 포함되는 전경에 해당하는 영역일 수 있으며, 움직임 검출(Motion Detection) 기법을 이용하여 검출될 수 있다.
전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계(S240)에서는 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S220)와 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S230)에서 각각 생성되는 움직임 영역의 색상 히스토그램과 주변 영역의 색상 히스토그램의 차이를 이용하여 전경의 색상 히스토그램을 획득할 수 있다.
도 7을 참조로 하여 설명한 바와 같이, 움직임 검출 기법의 정확도가 낮을수록 상기 움직임 영역은 실제 전경이 아닌 배경에 해당하는 영역을 더 많이 포함할 수 있으며, 실제 전경에 해당하는 영역의 색상을 추출하기 위해서 움직임 영역의 색상 중 배경에 해당하는 색상을 제거함으로써 전경 색상 추출의 정확도를 높일 수 있다.
전경 색상 추출을 위해서 본 발명에 따른 전경의 색상 추출 방법은 색상 히스토그램을 이용하며, 상기 색상 히스토그램을 통하여 전경 색상 추출 단계(S250)에서는 실제 전경을 구성하는 색상 중 빈도 수가 가장 높은 대표 색상을 추출할 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법의 흐름을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전경의 색상 추출 방법은, 움직임 영역 검출 단계(S310), 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S320), 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S330), 전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계(S340), 전경 색상 추출 단계(S350) 및 전경 색상 표시 단계(S360)를 포함한다.
움직임 영역 검출 단계(S310), 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S320), 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S330), 전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계(S340) 및 전경 색상 추출 단계(S350)에서는, 도 8을 참조로 하여 설명한 움직임 영역 검출 단계(S210), 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S220), 주변 영역의 색상 히스토그램을 생성하는 단계(S230), 전경의 색상 히스토그램을 획득하는 단계(S240) 및 전경 색상 추출 단계(S250)에서와 동일한 동작이 수행된다.
전경 색상 표시 단계(S360)에서는 전경 색상 추출 단계(S350)에서 추출된 색상을 해당 전경의 테두리에 표시할 수 있다. 도 4의 예시에서, 전경의 대표 색상이 녹색(green)으로 검출되면, 전경 색상 표시 단계(S360)에서는 상기 전경의 테두리에 녹색을 표시할 수 있다. 즉, 전경 색상 표시 단계(S360)에서는 촬상 장치로부터 제공되는 영상에 포함되는 전경의 테두리에 상기 전경의 대표 색상을 표시할 수 있다.
또는, 전경 색상 표시 단계(S360)에서는 영상 신호를 수신하고, 수신한 영상 신호에 대응하는 영상을 표시할 수 있는 표시 장치에 상기 전경의 색상을 표시할 수 있다. 이때, 상기 표시 장치를 통해 표시되는 전경의 색상은, 상기 전경의 색상을 문자로 표시하거나, 동일한 색상을 표시하는 것이 가능하다.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
지금까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100, 200: 전경의 색상 추출 시스템
110, 210: 움직임 검출부
120, 220: 색상 추출부
230: 색상 표시부

Claims (13)

  1. 영상에서 움직임 영역을 검출하는 움직임 검출부; 및
    배경의 색상 정보가 존재하지 않는 경우, 상기 영상에서 상기 움직임 영역을 제외한 상기 영상의 주변 영역의 색상과 상기 영상의 상기 움직임 영역의 색상의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역 내의 전경의 색상을 추출하는 색상 추출부;를 포함하고,
    상기 색상 추출부는,
    상기 주변 영역의 색상 히스토그램(Color Histogram) 및 상기 움직임 영역의 색상 히스토그램을 생성하고,
    상기 움직임 영역의 색상 히스토그램과 상기 주변 영역의 색상 히스토그램의 차이를 이용하여 상기 전경의 색상 히스토그램을 획득하고,
    획득한 상기 전경의 색상 히스토그램으로부터 상기 전경의 색상을 추출하고,
    상기 전경의 대표 색상은 상기 전경의 색상 히스토그램에서 빈도 수가 가장 높은 색상인, 전경의 색상 추출 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 움직임 영역은 상기 전경에 대응하는 제1 영역 및 상기 제1 영역 외의 제2 영역을 포함하는 전경의 색상 추출 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 색상 추출부는 상기 제1 영역의 색상을 추출하는 전경의 색상 추출 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 색상 추출부에서 추출된 색상을 상기 전경의 테두리에 표시하는 색상 표시부를 더 포함하는 전경의 색상 추출 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 주변 영역은 상기 움직임 영역을 포함하는 프레임(frame)에서 상기 움직임 영역을 제외한 영역인 전경의 색상 추출 시스템.
  7. 삭제
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  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
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Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1993013878A1 (en) 1992-01-08 1993-07-22 Connolly Joseph W Color detection and separation method
KR20050030254A (ko) 2003-09-25 2005-03-30 삼성전자주식회사 이미지 처리 방법
KR100845969B1 (ko) * 2006-12-29 2008-07-11 아주대학교산학협력단 동적객체 영역 추출방법 및 장치
JP2009164949A (ja) 2008-01-08 2009-07-23 Fujifilm Corp 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
KR101355974B1 (ko) 2010-08-24 2014-01-29 한국전자통신연구원 복수의 객체를 추적하는 객체 추적 방법 및 장치
KR20150076307A (ko) * 2013-12-26 2015-07-07 건국대학교 산학협력단 Cctv 영상 분석을 이용한 교통 파라미터 추정 시스템
US9542751B2 (en) * 2015-05-08 2017-01-10 Qualcomm Incorporated Systems and methods for reducing a plurality of bounding regions

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법, 한국방송공학회, 2010.*

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